推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。

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01

提示工程资源大全

这是一个 关于提示工程的综合性资源库，在 GitHub 上获得 6 万多 Star 了。
它汇集了指南、论文、课程、notebook 等资源，涵盖了 提示工程、上下文工程、RAG 和 AI 智能体 等核心领域。
AI 开发者、研究者或爱好者可以将其作为学习路径，从基础提示技巧到高级应用，比如思维链、ReAct、程序辅助语言模型等进行系统性的学习。
在实际开发过程中，遇到特定问题，比如如何让模型生成特定格式输出、如何进行信息抽取时，可以快速在此指南中找到相关的 技术介绍、论文和代码示例。
开源地址：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

02

Qwen3-VL

Qwen3-VL 是阿里云通义千问团队开发的 多模态大语言模型系列。
它在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力方面进行了 全面升级。
它可以操作 PC 或移动设备 GUI，识别界面元素、理解功能、调用工具并完成任务，适用于自动化流程和软件测试。
也可以能够根据图像或视频生成 Draw.io 图表、HTML/CSS/JS 代码，辅助 UI/UX 设计和前端开发。
开源地址：https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL

03

AI 时代的记忆引擎

Supermemory 是一个极快、可扩展的 记忆引擎和应用。
它能让你从任何内容（URL、PDF、文本）中添加记忆，并作为记忆 API 为 AI 时代服务。
使用这个玩意儿，你可以 将阅读过的网页、文档、笔记等内容保存为记忆，构建个人专属的、可搜索的知识库。
推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。
也能通过与 Claude、Cursor 等 AI 工具通过  MCP  集成，AI 可以在对话中访问用户的记忆，提供更具个性化、上下文相关的回答。
推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。
支持连接 Notion、Google Drive、OneDrive 等服务，将分散在不同平台的信息集中到 Supermemory 中进行统一管理和查询。
开源地址：https://github.com/supermemoryai/supermemory

04

Claude 开发助手配置库

Claude Code Templates 是一个为 Anthropic 的  Claude Code 提供的配置模板集合。
帮助开发者快速配置和增强 Claude Code 的功能。
开源地址：https://github.com/davila7/claude-code-templates
开发者可以通过命令行工具 一键安装针对特定角色、AI Agent、自定义命令 以及与外部服务，比如 GitHub, PostgreSQL 集成的 MCP 工具。
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    在日常编码中，直接使用预置的模板和命令，让 Claude Code 帮助完成代码生成、测试、优化、安全检查等重复性任务。

    推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。 推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。

    可以使用如下命令快速安装：

    # Install a complete development stacknpx claude-code-templates@latest --agent development-team/frontend-developer --command testing/generate-tests --mcp development/github-integration
    # Browse and install interactivelynpx claude-code-templates@latest
    # Install specific componentsnpx claude-code-templates@latest --agent business-marketing/security-auditornpx claude-code-templates@latest --command performance/optimize-bundlenpx claude-code-templates@latest --setting performance/mcp-timeoutsnpx claude-code-templates@latest --hook git/pre-commit-validationnpx claude-code-templates@latest --mcp database/postgresql-integration

    05

    nanoGPT

    最近这个开源项目火的不行， Open AI 创始人、特斯拉 AI 技术总监，大佬  Andrej Karpathy 创建的。

    使用这个开源项目，你花 100 美元租一台 8 块 H100 显卡，自己就能训练出来一个能聊天的 GPT。

    而且代码非常简洁，只有几千行就完成了。我之前发过文章介绍过，可以去看看：3 天就斩获 20000 星！这个 GitHub 开源项目凭啥？

    开源项目：https://github.com/karpathy/nanoGPT

    06

    全栈开源电商平台

    EverShop 是一个基于 TypeScript、GraphQL 和 React 开发的 现代开源电商平台。
    开源地址：https://github.com/evershopcommerce/evershop
    它采用 模块化架构，专为开发者设计，提供了构建定制化在线商店所需的核心功能。
    开发者可以基于 EverShop 的模块化架构，快速搭建高度定制化的电商网站，满足特定的业务需求，而无需受限于传统 SaaS 电商平台的限制。
    感兴趣的使用下面这个命令直接部署。
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/evershopcommerce/evershop/main/docker-compose.yml > docker-compose.ymldocker-compose up -d

    07

    下一代服务器工具包

    Nitro 是一个功能丰富的服务器工具包。
    帮助你快速 搭建、打包并部署 现代 JavaScript/TypeScript 的 Web 服务器与后端功能。
    简单说，它 把写后端代码和部署到各种平台 这两件事变简单：
    你可以用熟悉的 JS/TS 语法写请求处理、路由和中间件，然后把同一套代码部署到传统服务器、Serverless 或 Edge 上，而 不必为每个平台改很多代码。
    它通常作为 Nuxt 的服务端引擎，但也能单独用来做 API、SSR 或微服务。
    开源地址：https://github.com/nitrojs/nitro

    08

    基于 MCP 的硬件聊天机器人

    xiaozhi-esp32 是一个 开源的、基于 ESP32 芯片的 AI 聊天机器人项目。
    它利用 Qwen/DeepSeek 等大模型的能力，并 通过 MCP 协议实现多端控制，是一个软硬件结合的项目。
    你可以基于此项目制作自己的智能语音助手硬件，具备 离线唤醒、语音对话、声纹识别、显示表情等功能。
    推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目。
    通过设备端 MCP，可以控制灯光、电机、GPIO 等，将 AI 语音控制能力应用于智能家居、物联网设备中。
    对于想了解如何将大模型能力落地到嵌入式硬件上的开发者，该项目提供了完整的硬件选型、固件烧录和软件开发的教程。
    开源地址：https://github.com/78/xiaozhi-esp32

    09

    Anthropic 交互式提示工程教程

    这是 Anthropic 官方提供的交互式提示工程教程。
    它通过循序渐进的章节和练习，帮助用户掌握如何在 Claude 中设计有效的提示。
    对于刚开始使用 Claude 的用户，可以通过这个教程快速掌握与 AI 交互的基本技巧，如 如何清晰表达指令、分配角色、使用示例 等。
    教程涵盖了从基础到高级的提示技术，比如 思维链、避免幻觉、构建复杂提示，帮助用户系统性地提升提示工程水平，以解决更复杂的任务。

      开源地址：https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial

      09

      主动式上下文感知 AI 伙伴

      MineContext 是一个 开源的、主动的上下文感知 AI 伙伴。
      它通过截图和内容理解来感知用户的数字工作环境，并基于上下文工程框架，主动推送摘要、待办事项等有价值信息。
      在你日常使用电脑时，MineContext 在后台自动记录屏幕信息，并主动生成每日 / 每周摘要、待办清单、活动记录等，帮助你回顾和规划工作。

      而且当你在写作、编程时，它可以基于当前打开的文档、代码文件，智能地推荐相关信息或回答相关问题。
      所有数据本地处理，为你提供了一个安全的 个人数字上下文管理工具，用于记录和检索自己的工作和学习轨迹。
      开源地址：https://github.com/volcengine/MineContext

      11

      超小型大语言模型训练工具

      这个开源项目能让每个人都能从 0 开始训练超小型 AI 大模型。
      你只需一张 NVIDIA  3090，花费约 3 元成本和 2 小时，即可训练出一个具备基本对话能力的 2600 万参数模型，亲身体验模型构建的全过程。
      项目提供了从预训练、监督微调、LoRA 微调到模型蒸馏的全套代码，所有核心算法均使用 PyTorch 原生实现，给劲儿。
      开源地址：https://github.com/jingyaogong/minimind

      12

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      这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub，后台对话聊天就行了：

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      发表至： AI 资讯
      2025-10-20
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